随着社会经济的发展和科技水平的不断提升,人类对智能安防系统呈现出越来越强烈的需求。基于分布式光纤振动传感的安防系统因其特有的优点正在现代安防系统中扮演着越来越重要的角色。该安防系统利用光纤作为环境信息的传递者和感知者,光纤可以感知周围的振动事件,同时将信号传递给系统终端进行处理。在围栏等周界场景,可将传感光纤铺设于目标区域,则可监测到攀爬,踩踏等常见入侵事件,起到周界安防作用;若将光纤沿着油气传输管线或者国境线进行铺设,则可对以上长距离区域进行安全监测。然而实际应用环境复杂多变,系统采集到的传感信号呈现出不同的数据特性,对传感信号进行高效信号处理,进而对入侵事件进行定位识别分类,是该安防系统实现智能化的关键技术,其模式识别模块的实际效果将直接影响整套安防系统的监测性能。本文对分布式光纤安防系统中振动传感信号分析和模式识别智能化实现进行了研究,主要工作如下:1.分析了基于相敏光时域反射计光纤振动传感系统结构和工作原理,将基于相干检测的光时域反射计光纤振动传感技术应用于实际安防系统中,并对采集信号进行了数学模型分析和预处理,为后续模式识别算法设计提供支持;2.深入研究了模式识别相关理论及其在光纤安防系统智能化实现中的应用,并对于周界安防和长距离安防应用领域分别进行了算法需求分析和模式识别算法框架的设计;3.在实验室环境下模拟周界安防进行了试验,通过频谱分析,构建三维特征向量同时结合多分类支持向量机算法设计并实现了模式识别算法,对五类模拟事件状态实现98.6%的入侵检测识别率和91.2%的事件分类识别率。在场外环境下模拟长距离安防应用进行了试验,结合事件时-空-频多维度特征以及时序信号处理思想提出了多种事件检测算法,对开车、行人等事件成功实现动态监测。试验结果表明,文中提出的周界环境模式识别算法能高准确率进行侵入事件智能识别分类,提出的长距离安防应用相关事件检测算法能在场外环境下实现侵入事件动态监测。